seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时,可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化,本文以jupyter notebook为编辑工具,针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot,对其参数设置和具体用法进行详细介绍。
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。Seaborn的安装>>>pip install seaborn 安装完Seaborn包后,我们就开始进入接下来的学习啦,首先我们介绍kdeplot的画法。
3.5 第五种密度图(二维) save_pic_filename='sns_kdeplot_5.png'plt.figure(figsize=(8,4))sns.kdeplot(data=geyser,x="waiting",y="duration",fill=True,thresh=0,levels=100,cmap="mako",)plt.savefig(save_pic_filename,dpi=600)plt.close() 这里的代码新增了两个参数,thresh和levels thresh:绘制...
一、seaborn介绍 seaborn是python中基于Matplotlib包具有更多可视化效果和更多风格的可视化模块,可以说是Matplotlib的封装。当我们想要探索单个或者一对数据分布上的特征时,可以使用seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。 二、kdeplot 对
sns.kdeplot: data:DataFrame 或数据集,指定数据来源。 x:x轴数据名称。 y:y轴数据名称。 fill:是否填充曲线下方区域。 color:字符串或颜色代码,指定曲线颜色。 alpha:控制曲线透明度。 hue:根据某个分类变量进行分组绘制不同颜色的密度曲线 密度图案例 tips: 餐饮小费数据集 - total_bill:账单金额 - tip:小费...
displot()集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能,增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。 直方图又称质量分布图,它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以解析出资料的规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对于资料分布状况一目了然,便于判断其总体质量分布...
displot () 集合了 matplotlib 的 hist () 与核函数估计 kdeplot 的功能,增加了 rugplot 分布观测条显示与利用 scipy 库 fit 拟合参数分布的新颖用途。具体用法如下: seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws...
%matplotlib inline 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 一、kdeplot(核密度估计图) 核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征。
Python的seaborn.kdeplot函数主要用于数据可视化区域,特别是天然适用于展示数据分布情况。具体来说,此函数用于生成核密度估计(KDE)图,这种图能够反映单变量或双变量的数据密度分布。通过这种方式,kdeplot提供了一种细腻且直观的手段来查看数据在数值区间内的分布情况,从而发现数据的潜在结构与分布特征。进一步,它让数据分析...
KDEPlot:通常是指使用Python中的Seaborn库或Matplotlib库中的函数来绘制KDE图。 可能的原因 数据格式问题:数据可能不是预期的格式,例如,数据可能是字符串而不是数值类型。 数据缺失:数据集中可能存在缺失值,这会影响KDE的计算。 库版本问题:使用的Seaborn或Matplotlib库版本可能不兼容或过旧。 数据量问题:数据量过少...